台灣在此次全球大爆發的武漢肺炎中成功抗疫,除了全民投入外,政府團隊使用新科技和大數據亦功不可沒。5月5日,《醫學網路研究期刊(Journal of Medical Internet Research,JMIR)》刊登了一篇由行政院副院長陳其邁等人,聯名發表的文章〈Containing COVID-19 Among 627,386 Persons in Contact With the Diamond Princess Cruise Ship Passengers Who Disembarked in Taiwan: Big Data Analytics〉,內容是關於鑽石公主號在基隆停泊時,台灣是如何透過大數據分析,追蹤3,000多名乘客與超過62萬名的潛在接觸者,政府部門之間並有效地進行橫向聯繫,以及對需要隔離和已隔離的人加以管理,最後成功避免武漢肺炎(COVID-19)疫情爆發的故事。
2020年1月31日正值農曆春節期間,在亞洲國家之間巡遊的大型郵輪「鑽石公主號(Diamond Princess)」正巧停靠在北部的基隆港碼頭。2月4日該船返回日本橫濱母港後,發現因載運到一名確診的香港旅客,進行全船檢疫,全船3700多人必須進行船上防疫隔離14天。而次日,我國衛生福利部疾病管制署(CECC)立即成立專案小組,並於隔日開始進行調查、追蹤和管理。
值得注意的是,大部分的郵輪乘客在1月31日,於北部地區進行了一天的遊覽行程,加上無法對每位乘客進行回顧式個人訪談,疾管署因此透過多種方式同步進行追踪,其中包括旅行社安排的旅遊路線、接送巴士的GPS、乘客的信用卡交易記錄、道路車輛監控系統、車牌號碼識別系統、無線定位數據。雖然這些資料來源各有其優缺點,但在交互使用、比對、驗證下,對於之後的大數據分析,有著絕對的幫助。
接著,在郵輪公司與當地政府的協助下,分析後發現約有34%的旅客乘坐公車(24輛)去旅遊,5.2%的乘客搭上計程車(50輛),其他人則在港口或附近地區騎自行車或徒步旅行。然後,團隊檢查了每條路線的詳細訊息,並訪談了計程車司機,同時整合所有資訊,更準確地確認乘客的停留位置。
透過上述資料,疾管署團隊繪製出鑽石公主號遊輪的乘客路線和行踪圖,如圖1所示。並根據估計的路線,一共在地圖上標示出39個位置,大多數的警告位置都是台灣北部著名的觀光遊覽區。
資料來源:Chi-Mai Chen, Hong-Wei Jyan, Shih-Chieh Chien, Hsiao-Hsuan Jen, Chen-Yang Hsu, Po-Chang Lee, Chun-Fu Lee, Yi-Ting Yang, Meng-Yu Chen, Li-Sheng Chen, Hsiu-Hsi Chen, Chang-Chuan Chan. Originally published in the Journal of Medical Internet Research (http://www.jmir.org), 05.05.2020.
藉助上述各類的行動位置數據,團隊有效標示出這些攜帶「手機」的乘客、停留超過五分鐘的位置,而500公尺內的民眾也被歸類為可能與乘客接觸的人。接著到了2月7日,CECC透過公共警告系統,使用SMS發送警報通知,提醒潛在接觸者必須實施居家自主管理。
另一方面,疾管署同時也使用國民健康保險理賠數據,對可能接觸的人群進行COVID-19監測與健康狀況的了解。對於那些仍在住院,但尚未接受SARS-CoV-2檢測的患者,建議進行篩查。這篇論文也指出,儘管以上的方法已看似很全面,但仍有限制,那就是無法接觸到沒有手機的人,而這部分則透過當地衛生當局的主動協助宣導與呼籲。
十九世紀,英國約翰·斯諾(John Snow)醫師靠著自己走訪調查,繪製出著名的倫敦鬼圖,並且成功擋下霍亂的流行。對照到今天,可以使用大數據分析,成功防止了鑽石公主號遊輪潛在感染旅客於台灣的接觸危機。而這項研究,也是大數據分析技術應用於現代流行病學的一個良好範例。
作者:蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)、羅凱揚(台科大企管系博士)
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